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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.2
- 수록면
- 379 - 386 (8page)
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In this paper, we model multi-user distributed chan- nel access as a game with U channels and N users. We intro- duce a Multi-Agent Thompson Sampling (MA-TS) reinforcement learning algorithm designed to maximize the overall system throughput. Simulation results demonstrate that the proposed MA-TS algorithm can achieve pure Nash equilibrium (PNE) and delivers excellent performance in terms of average throughput.
목차
Abstract
Ⅰ. I NTRODUCTION
Ⅱ. SYSTEM MODEL
Ⅲ. MULI -AGENT GAME MODEL
Ⅳ. PROPOSED ALGORITHM
Ⅴ. EXPERIMENTS AND NUMERICAL RESULTS
Ⅵ. CONCLUSION
REFERENCES
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